BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 3 Menit 22 Detik 

Kenali Jenis-jenis Analisis Data yang Dapat Tingkatkan Decision Making

Belajar Data Science di Rumah 30-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2a20c760c2f8d7846eeefa5ddd4f0dc4_x_Thumbnail800.png

Analisis data merupakan bagian yang sangat penting dan krusial untuk mensukseskan tujuan yang dimiliki suatu organisasi atau bisnis. Ketika data digunakan secara efektif maka akan mendapatkan wawasan data yang berguna. Dengan analisis data dapat memungkinkan mengungkap semua permasalahan hingga dapat membantu meningkatkan decision making yang tepat sesuai dengan tujuan organisasi atau bisnis kamu. Analisis data membutuhkan teknik dan langkah-langkah yang benar agar hasil berguna karena analisis data sendiri akan dimulai atau langkah awalnya yaitu mengumpulkan data mentah kemudian menganalisis sesuai dengan jenis data yang didapatkan dan kamu baru bisa menindaklanjuti data tersebut. 


Pada artikel DQLab kali, akan membantu sahabat data DQLab perjalanan analisis serta jenis analisis data seperti apa yang dapat diaplikasikan pada organisasi tempat kamu bekerja atau bisnis untuk meningkatkan decision making. Yuk, langsung saja simak pembahasannya berikut ini!


1. Analisis Deskriptif

Jenis analisis ini merupakan salah satu analisis yang sederhana dan cara paling mudah untuk mendapatkan sebuah wawasan dari data. Analisis deskriptif sendiri akan menjawab pertanyaan œapa yang terjadi dengan menggunakan teknik yaitu metrik, data mining, dan clustering. Pada dasarnya analisis ini tidak digunakan untuk membangun sebab-akibat melainkan tujuannya untuk memberikan gambaran yang mudah dipahami dari data, sehingga analisis ini akan melihat data yang sudah terjadi di masa lalu kemudian akan mencoba untuk menggambarkan apa yang telah terjadi. Contoh analisis deskriptif biasanya mencakup laporan data kualitatif, statistik deskriptif, atau data dashboards dan metode ini sering digunakan di berbagai lini industri terutama pada departemen marketing dan finance.


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Analisis Diagnostik

Berbeda dengan analisis deskriptif, pada analisis diagnostik yaitu menjawab pertanyaan atau rumusan masalah "mengapa" hal itu terjadi dengan mencari hubungan sebab-akibat. Hal ini, akan memberikan perspektif yang lebih luas di samping dengan menerima wawasan data dari analisis deskriptif. Tujuan daripada analisis diagnostik adalah untuk mengidentifikasi dan menanggapi anomali pada data yang kamu miliki. Organisasi atau pebisnis sekalipun akan menggunakan jenis ini karena menciptakan lebih banyak koneksi antar data dan membantu mengidentifikasi pola perilaku dengan baik. Analisis diagnostik pada pengaplikasiannya akan mendapatkan manfaat seperti:

  • Perusahaan dapat menyelidiki penyebab masalah yang terjadi

  • Dapat menelusuri aktivitas marketing dan menentukan aktivitas seperti apa yang dapat meningkatkan uji coba.


3. Analisis Prediktif 

Pada analisis ini akan menjawab pertanyaan œapa yang mungkin terjadi, sesuai dengan namanya analisis prediktif menggunakan data sebelumnya untuk membuat sebuah prediksi tentang hasil di masa depan. Premis dasarnya adalah "If" jika diartikan ke dalam Bahasa Indonesia yaitu "jika" atau "kalau", sehingga analisis prediktif akan mengubah hasil analisis deskriptif dan diagnostik menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk pengambilan keputusan yang tepat. Data Scientist, Data Analyst, atau Business Analyst sekalipun akan menggunakan analisis prediktif dengan jenis data kuantitatif dan menetapkan prediksi yang dikenal sebagai predictive modelling. Adapun manfaat jika menggunakan analisis prediktif yaitu:

  • Mengetahui risiko yang terjadi

  • Meramal atau prediksi penjualan menggunakan segmentasi

  • Membantu menentukan prospek yang dapat terjadinya peluang terbaik


4. Analisis Perspektif

Analisis perspektif merupakan sebuah jenis analisis yang dimana mendefinisikan langkah-langkah yang perlu diambil oleh organisasi atau pebisnis untuk mencapai hasil atau decision making yang tepat. Hal ini, didasari bahwa analisis data akan memberikan sebuah hasil yang dapat melengkapi rekomendasi di masa depan. Sederhananya, analisis perspektif akan membantu kamu cara terbaik untuk memanfaatkan data yang telah diprediksi. Dengan demikian pada keempat poin tersebut sahabat Data DQLab dapat menemukan langkah yang strategis dalam decision making serta dapat terhindari dari masalah yang merugikan bagi organisasi atau bisnis yang sedang kamu jalankan.


Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Yuk, Tingkatkan Skill Analisis Data hingga Advanced bersama DQLab!

Dalam kegiatan analisis data diibaratkan seperti sedang mencari harta karun, dengan demikian dibutuhkannya skill terampil yang sesuai dengan jenis data yang dimiliki agar wawasan data dapat ditindaklanjuti dengan tepat. Adapun cara yang tepat untuk meningkatkan skill analisis data kamu yaitu bergabung bersama DQLab! Caranya mudah banget, kamu hanya tinggal signup di DQLab.id setelah itu kamu bisa memulai pembelajarannya dengan module GRATIS œIntroduction to Data Science with R atau œIntroduction to Data Science with Python.


Selamat mencoba sahabat Data DQLab!

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :